K近邻算法优化设计策略

发布时间：2024-05-28 02:48

　　K近邻算法作为一种简单有效且易于实现的机器学习算法被广泛应用于模式识别的各领域。为了提高该算法的准确度和执行效率,需要在算法设计的多个环节上进行策略的优化。针对提高该算法的准确度,首先探讨了K值的选择问题,然后对几种距离度量的方法进行了分析比较,最后对分类决策规则问题进行了阐述。针对提高算法的执行效率,从样本数筛选、维度降低和搜索空间优化三个方面进行了分析,从而降低了该算法的计算复杂度。

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【部分图文】：

图1不同K值的K近邻效果图

既然K值既不能太小也不能太大，那应该如何选择。很显然，我们希望得到如图1中实线中圆圈所示对应的K等于9的值。解决方式一种是使用交叉验证[3]。交叉验证是一种常用的模型选择方法，它的基本思想就是通过多次反复将数据集分为一部分训练集，另一部分为测试集，然后尝试在这些训练集中取不同的K....

图2采用距离加权的K近邻效果图

这样，决定待测点的分类就不仅仅是考虑哪个类的数量多了，还要综合考虑它们离待测点的距离因素。采用加权法之后，如图2的情况，待测点的类别很可能就属于圆形了。因为尽管虚线圆圈内圆形数量不占优势，但加权考虑距离后胜出。4计算复杂度的解决

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